Applicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future: differenze tra le versioni
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===Parte 3: Esplorazione dei dati===
sales_train %>%
group_by(shop_name_translated) %>%
summarise(total = sum(item_cnt_day)) %>%
filter(total >10000) %>%
mutate(shop_name_translated=reorder(shop_name_translated,total)) %>%
ggplot(aes(shop_name_translated,total,fill=shop_name_translated)) +
geom_bar(stat="identity")+
coord_flip()+
scale_y_continuous(breaks=seq(0,350000,50000))+
theme(legend.position = "none") +
xlab("Shops") +
ylab("Total sales") +
ggtitle("Shops with total sales > 10000", subtitle = "from 2013/01 to 2015/09")
[[File:Categorie con più di 10000 prodotti venduti.png|riquadrato|Categorie con più di 10000 prodotti venduti da gennaio 2013 a settembre 2015]]
[[File:Mesi con più vendite.png|riquadrato|Mesi con più vendite da gennaio 2013 a settembre 2015]]
[[File:Giorno della settimana con più vendite.png|riquadrato|Giorni della settimana con più vendite da gennaio 2013 a settembre 2015]]
[[File:Settimane dell'anno con più vendite.png|riquadrato|Settimane dell'anno con più vendite da gennaio 2013 a settembre 2015]]
[[Categoria:Applicazioni pratiche di machine learning|Previsione di vendite future]]
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